Kaggle的数据集包括了7197个应用及其各自的应用简述。应用开发者在应用简述中用尽所能来“推销”他们的应用。我使用这些预处理的数据，检验了一个问题——是否能根据应用简述对应用类别进行良好预测?...下面的帮助函数首先将句子分词，然后检查每个词是否为停用词并且过滤停用词，最后运行词干提取器去除词缀并将词加入列表中。 7 数据分析 让我们现在深入已经清洗好的数据。...是否存在某些类别的应用简述的态度比其他类别的更加积极？对此我决定用Textblob包来进行情感分析展示。 ?...而且，各个类别之间的词存在重叠现象。导致这些的原因有很多。 不平衡的样本大小 正如一开始所提到的，数据集中大约54%的应用是游戏。...且看类别“工具“和”参考“的词云，它们都包含了一些在其他类别中也有所表示的词。 也许可以生成一个列表，其中包含一些跨类别词，并将这个列表中的词从清洗之后的句子中过滤掉。
例如在进行视频采购时，可以避免采购到已有视频，从而降低采购成本；在视频版权保护中，当用户提供一段短视频时，需要通过对海量视频底库检索来判断该视频是否存在侵权。...例如，存在于当前视频中的视觉信号与该视频背景音乐音频转换而来的文本，可能并无明确的语义关联性，而且引入背景音乐音频的文本可能会作为污染训练数据。因此，我们尽可能地把不相关的这些视频-文本对过滤掉。...同时，表格中也揭示了在我们的过滤阶段，将 450 万数据过滤为 350 万时，虽然预训练数据量有所减少，但整体上模型的效果反而有所增强。...判断候选视频是否与底库中的任何一个视频，以及视频的某个片段存在雷同之处，进而判定该视频是否存在侵权行为。 SPD 核心模块与业界主流的动态规划相比，具有更出色的性能表现，能够提速 18 倍。...比如可以人工标注哪些帧是关键帧，然后单独训练模型，用模型从视频中抽取关键帧。
他们观察到，像SAM3D这样的现有方法，它将自动化SAM应用于单个帧，但在不同帧中存在不一致性，导致3D分割效果不佳。...SAMPro3D首先初始化3D提示，使用SAM在各个帧中生成相应的2D掩膜。然后，它根据所有帧中相应掩膜的质量过滤3D提示，优先选择在所有视图中都能产生高质量结果的提示。...我们首先采用自动化SAM提出的策略在每个单独的帧上过滤提示。基本上，这种策略会消除那些对应掩膜置信度低或与其他掩膜重叠度大的提示。...为了分割3D场景中的所有点，我们继续将\textit{所有}场景输入点投影到每个分割帧上，并使用以下步骤计算它们的预测：对于场景中的每个单独输入点 \mathbf{f} ，如果它被投影到帧 i 中由提示...尽管存在一些潜在的限制，如对预训练数据的依赖和高计算资源需求，但这项工作无疑为3D视觉理解领域带来了新的见解和方法。
这些技术通过以更高的采样率仅存储片段的覆盖范围来工作。例如，EQAA的“2f4x”模式存储两个颜色和深度值，在四个采样位置之间共享。颜色和深度不再针对特定位置存储，而是保存在表格中。...虽然在不增加采样成本的情况下为静态场景提供抗锯齿，但这种类型的算法在用于时间抗锯齿时存在一些问题。如果帧的权重不均等，则静态场景中的对象可能会出现微光。...另一个重要的方法是使用重投影（第12.2节）来更好地关联前一帧和当前帧的对象。在这样的方案中，对象生成存储在单独的“速度缓冲区”中的运动矢量（第12.5节）。...RGSS模式是拉丁超立方体或N-rooks采样的一种形式，其中n个样本放置在n×n网格中，每行和每列一个样本[1626]。使用RGSS，四个样本分别位于4×4子像素网格的单独行和列中。...对齐移动对象的问题仍然存在，但该方案本身编码简单，并且在每帧每个像素仅使用一个样本时提供了更好的外观。 在单帧中使用时，Quincunx通过在像素边界共享样本得到了很低的成本，只有两个样本。
但是在创建播放列表过程的最后，新创建的播放列表被保存在.csv文件中，因此它包含上周的播放列表。我在这个过程的不同阶段使用.csv文件中的数据为新的播放列表过滤歌曲。...我创建了一个数据帧，通过查找在两个用户的热门曲目数据帧中的曲目来找到共同的热门曲目。...与这些索引相对应的歌曲被放入一个数据帧中，任何重复的歌曲都被删除，并为新的播放列表绘制10首歌曲的样本。...为此，我根据艺术家出现的频率给行赋值，然后从两个数据帧中采样。 这种方法相当有效，然而，仍然有一些缺陷(这可能部分是由我的倾听行为造成的)。...我不想简单地添加Spotify根据歌曲推荐的歌曲，这些歌曲已经在播放列表中。因此，获得Spotify推荐只是第一步。我正在检索每首歌的多首推荐歌曲，然后根据相似度评分再次过滤。
级联扩散模型 首先来看看，通过上采样，该模型逐步把低分辨率提升到高分辨率，比如输入“在书本中，豆芽进行生长” Imagen Video使用级联扩散模型生成高分辨率视频：本质上就是说，单独一个模型不能够生成高分辨率...在生成时，SSR模型提高了所有输入帧的空间分辨率，而TSR模型通过填充输入帧之间的中间帧来提高时间分辨率。 级联模型的一个优点是，每个扩散模型都可以独立训练，从而可以并行训练所有7个模型。...（谷歌有钱就是可以为所欲为的） 此外，论文中提到的超分辨率模型是通用的视频超分辨率模型，它们可以应用于真实视频或生成模型中的样本，而不是本文中介绍的模型。...因为在Imagen Video中已经采取了多个步骤来最小化这些问题，例如在内部试验中，输入文本提示过滤和输出视频内容过滤。 然而，仍然存在一些重要的安全和道德挑战。...Imagen Video及其冻结的T5-XXL文本编码器是根据有问题的数据进行训练的。 在内部测试表明，许多明确和暴力的内容可以被过滤掉，但仍存在社会偏见等观念，难以检测和过滤。
概念介绍 在多媒体处理中，术语滤镜(filter)指的是修改未编码的原始音视频数据帧的一种软件工具。 2....对于支持时间线编辑的滤镜，这个选项可以被设置为一个表达式，其通过评估之前的情况来决定是否把帧画面发送给滤镜。 ...8.27 amultiply（将第一音频流与第二音频流相乘，并将结果存储在输出音频流中。通过将来自第一流的每个样本与来自第二流的相同位置的样本相乘来完成乘法。）...需要模型文件） 8.38 asetnsamples（设置每个输出音频帧的样本数。） 8.39 asetrate（在不更改PCM数据的情况下设置采样率。这将导致速度和螺距的变化。）...9.4 anullsrc（空音频源，返回未处理的音频帧。它主要用作模板并在分析/调试工具中使用，或用作忽略输入数据的过滤器（例如sox合成过滤器）的来源。）
第一阶段，基于模板匹配方法，检测视频中的英雄血条，并获得其边界框列表。第二阶段，训练一个深度卷积神经网络来识别各个边界框，获取英雄姓名。...数据集 经过验证，我们发现不同视频中的血条大小只与视频高度相关，因此我们将数据集中的所有视频转为标准高度，即720px，同时保持其宽高比不变。...同时，我们使用圆检测算法，基于裁剪的技能区域来检测首技能（即第一个技能）圈。 综上，我们收集三种类型的样本：英雄的外观、首技能和技能区域。...图2（c）匹配图像的局部极大值 在图2（a）中，存在四个血条，在图2（b）中可以找到相对应位置。用恰当半径的极大值过滤器过滤匹配图像，则获得图2（c）。显然，四个极大值的位置对应四个血条。...用到三种常用的深度卷积神经网络来训练分类器，包括: Inception V3/V4及Inception-ResNet V2，对于每个采样帧中检测到的英雄，通过分类器获得其姓名与可信度分数，再根据英雄姓名累积每个英雄的可信度分数
卡尔曼过滤器应用诸如此类的定律，以基于在先前帧中收集的跟踪结果来预测对象在当前视频帧中的位置。...稍后，我们将Pedestrian对象添加到此列表中。 我们还设置了一个帧计数器，用于确定是否经过了足够的帧以填充背景减法器的历史记录。...您可以检查每个检测到的移动对象是否对应于pedestrians列表中的现有Pedestrian实例，如果不存在，则向列表中添加一个新对象，以便在后续帧中对其进行跟踪。...我们将在适当的时候在“初始化和应用卡尔曼过滤器”部分中介绍卡尔曼过滤器使用的这些方面。 我们需要一个布尔变量（最初是False）来指示我们是否成功跟踪了前一帧中的对象： self....根据面部图像中的数据，是否可以将 4 岁以下的人群与每天 4 岁以下的人群分开？ 当然不是。 他们看起来一样。 因此，根据连续的年龄范围来制定分类问题是错误的。
我们从去重后的数据中抽取了一些样本，并使用Perspective API对其进行了标注来创建色情分类数据集然后，我们用这个数据集微调BERT模型，产生一个色情分类器。...在广告分类任务中，标注人员被要求识别数据中是否包含广告内容（无论是整体还是部分广告都被标记为低质量）。...它包括三个阶段：a）长度选择，这是一个基于规则的过滤器，选取超过32K字节的样本；b）统计过滤器，利用统计特征来识别和移除异常数据；c）困惑度过滤器，利用困惑度的差异来评估文本片段之间的连贯性，过滤掉上下文不连贯的样本...不符合既定规则的数据样本被排除在预训练语料库之外。这些过滤器的完整列表可以在 Lv et al. (2024) 中找到。...同样的逻辑也适用于在不同语言之间设定阈值；因此，我们针对每个领域单独调整阈值。 使用验证集来简化过程，只关注边缘案例。
df_london.样本 假设我们想按年过滤数据帧。我们首先定义一个下拉列表，并用唯一的年份值列表填充它。...因此，我们接下来将创建观察者处理程序来根据所选的值过滤数据aframe——注意，处理程序的输入参数change包含有关发生的更改的信息，这些更改允许我们访问新值(change.new)。...使用下拉列表筛选数据帧 到目前为止还不错，但是所有查询的输出都在这个非常相同的单元格中累积；也就是说，如果我们从下拉列表中选择一个新的年份，新的数据框将呈现在第一个单元格的下面，在同一个单元格上。...不过，理想的行为是每次刷新数据帧的内容。 捕获小部件输出 解决方法是在一种特殊的小部件（即输出）中捕获单元输出，然后将其显示在另一个单元中。...我们将稍微调整代码以： 创建输出的新实例 1output_year = widgets.Output() 调用事件处理程序中的clear_output方法，在每次迭代中清除先前的选择，并在with块中捕获数据帧的输出
（渲染 FX 栈） 1.4 强制清除 当绘制到中间帧缓冲区时，我们的渲染器会填充有任意数据的纹理。帧调试器处于活动状态时，你可以看到此信息。...发生这种情况是因为场景窗口依赖于我们没有使用的原始帧缓冲区的深度数据。之后，我们将结合post FX i来介绍深度。 ? ?...我们将根据需要创建它，并将其设置为隐藏而不保存在项目中。同样，由于材质是按需创建的，因此无法与资产一起序列化。 ?...除此之外，还可以通过其工具栏中的效果下拉菜单在场景窗口中切换后处理。可以同时打开多个场景窗口，可以单独启用或禁用后期效果。...我们不能在BloomHorizontalPassFragment中执行此操作，因为我们已经在该Pass中使用了双线性过滤来进行下采样。其九个样本中的每个样本平均2×2源像素。
整合与否通常，在决定是否需要执行任何对齐之前，我们总是在没有整合的情况下查看聚类。不要仅仅认为可能存在差异而总是先执行整合，探索数据。...想要识别存在于数据集中所有的细胞类型，因此希望观察每个簇中两个样本/条件/模态中的细胞表示。这将使下游的结果更具可解释性（即 DE 分析、配体-受体分析）。...如果不确定在条件（例如肿瘤和对照样本）之间会出现什么簇或预期某些不同的细胞类型，则首先单独运行会有所帮助，然后将它们一起运行以查看两种条件下是否存在针对细胞类型的特定条件簇。...过滤anchors以删除不正确的anchors：通过本地邻域中的重叠来评估anchors对之间的相似性（不正确的anchors得分会很低）整合条件/数据集：使用anchors和相应的分数来转换细胞表达式值...如果细胞类型存在于一个数据集中，但不存在于另一个数据集中，则细胞仍将显示为单独的样本特定簇。现在，使用SCTransform 对象作为输入，执行跨条件的整合。
目前，这个领域的市场主要由ThermoFisher Krios主导，其具有300 keV场发射电子枪电子源，平行和相干照明，自动样本处理，高机械和电磁稳定性，能量过滤器用于从图像中移除非弹性散射电子（对于更厚的样本和断层图非常重要...断层图需要更长的时间来收集，因为它们需要在每个倾斜系列中精确地旋转和追踪舞台（Mastronarde，2005）。此外，样本在整个倾斜系列中累积电子剂量，因此在束流照射过程中受到损害。...然后根据它们接收的剂量来权衡每个倾斜对重建的贡献。...视频还使剂量分级成为可能，其中根据它们累积的电子剂量（与束流损伤相关）进行过滤或丢弃帧。通过检测原始帧上稀疏的电子事件来进行电子计数，提高了精度。在帧对齐后，将计数加总。...选择粒子选择程序的最佳选择取决于样本。 数据收集的片段化特性使得单粒子分析的开始非直观 - 每个粒子视图都包含完整结构信息的一小部分，由于信噪比低，粒子单独来看几乎无法解释。
整合与否 通常，在决定是否需要执行任何对齐之前，我们总是在没有整合的情况下查看聚类。不要仅仅认为可能存在差异而总是先执行整合，探索数据。...想要识别存在于数据集中所有的细胞类型，因此希望观察每个簇中两个样本/条件/模态中的细胞表示。这将使下游的结果更具可解释性（即 DE 分析、配体-受体分析）。...如果不确定在条件（例如肿瘤和对照样本）之间会出现什么簇或预期某些不同的细胞类型，则首先单独运行会有所帮助，然后将它们一起运行以查看两种条件下是否存在针对细胞类型的特定条件簇。...过滤anchors以删除不正确的anchors： 通过本地邻域中的重叠来评估anchors对之间的相似性（不正确的anchors得分会很低） 整合条件/数据集： 使用anchors和相应的分数来转换细胞表达式值...如果细胞类型存在于一个数据集中，但不存在于另一个数据集中，则细胞仍将显示为单独的样本特定簇。 现在，使用 SCTransform 对象作为输入，执行跨条件的整合。
命中断点之后，发现无法通过 kv 指令栈回溯来获取该线程当前时刻的调用栈序列，能获取到的栈帧只有当前所处的函数调用。而继续跟进该函数里所调用的任何一个函数中，发现调用栈仍旧只有一个栈帧。...根据规定，所属每个函数调用的栈帧区域 EBP 和 ESP 寄存器所划定的空间，应该始终在当前线程的 StackLimit 到 StackBase 的范围之间存在。...后续在调用 NtCreateUserProcess 时取到之前记录值的列表，根据该线程的 TID 取到该线程对应的两个成员的初始值，再对比此时 TEB 中这两个成员的值，发现并未发生改变。...平移时首先根据 ESP 和 EBP 寄存器指向的内存地址定位需要拷贝的数据范围。在这里可能会向 EBP 指向的地址上面多拷贝一部分数据，以将参数和返回地址等数据一并拷贝到新分配的缓冲区中。...要是样本的 ShellCode 更进一步，窃取其他线程的堆栈部分数据覆盖到自己构造的堆栈的高内存部分，那么在调试器或检测系统在栈回溯时，遍历到上层的调用项，被诱导进入另一个线程的调用栈序列中，那么获取到的数据就可能已经不是当前线程的数据了
多场景视频，另一种困难样本主要是在视频帧中堆叠多个场景，这导致了同一帧中的场景差异很大，同时不同场景又各自会经过不同的增强，这使得常规的方式很难处理好这种样本。...图 6：Query 视频中的 3 种类型的样本，(a) 无增强视频；(b) 增强视频；(c) 多场景视频 解决方案 经过数据分析，微信视觉团队明确了该任务的主要难点，针对这些难点，提出了一个两阶段检测方法来识别拷贝视频...因此，微信视觉团队用一个 video-level 的分类模型来初步判断 query 中是否存在增强信息，如不存在增强，就使用一个模值非常小的随机向量作为 query 的表征，这样在召回过程中与任意 reference...Frame Scenes Detection 在该任务场景中，多场景视频是一种典型的困难样例，微信视觉团队发现多场景通常是在水平或垂直方向上的拼接，这使得采用传统的边缘检测方法就能检测帧内是否存在不同的场景区域并进行切分子图...，比如图 7 中右边 2 个样例，通过一个简单的分类模型可以过滤掉。
CTEInfo PreSent(CP)字段指示数据物理通道PDU标头是否具有CTEInfo字段，因此数据物理通道数据包是否具有常音扩展。...如果控制器没有足够的资源来对它接收到的所有常音扩展执行采样，它可能会在向主机报告至少一组IQ样本后停止采样。如果控制器停止采样，它应向主机报告，并应在下一个定期广告事件或连接事件开始时恢复采样。....4.1 帧空间 4.1.1 内帧空间 在同一信道索引上的两个连续数据包之间的时间间隔称为帧间空间。它被定义为从前一个包的最后一位结束到后续数据包的第一位开始的时间。...链路层可以根据对等设备的设备地址执行设备过滤。...如果链接层接收到的广告PDU中包含的广告商不包含在定期广告商列表或主机指定的单一地址的广告SID，则同步信息字段应被忽略。 一次只支持一个定期同步建立过滤器策略模式。
学习目标了解生成比较结果所需的步骤（Wald 检验）总结不同层次的基因过滤了解对数倍变化收缩结果探索默认情况下，DESeq2 使用 Wald 检验来识别在两个样本之间差异表达的基因。...在这种情况下，DESeq2 将根据水平的字母顺序选择您的基本因子水平。首先，我们要评估 MOV10 过表达样本和对照样本之间的表达变化。...在许多方面，它可以像数据框一样对待（即在访问/子集数据时），但是重要的是要认识到下游步骤（如可视化）存在差异。...P-valuesp 值是用于确定是否有证据拒绝原假设的概率值。较小的 p 值意味着有更强有力的证据支持备择假设。然而，因为我们正在对每个单独的基因进行测试，所以我们需要更正这些 p 值以进行多次测试。...DESeq2 遗漏的基因满足以下三个过滤标准之一：所有样本中计数为零的基因如果在一行中，所有样本的计数均为零，则没有表达信息，因此不会测试这些基因。
学习目标 了解生成比较结果所需的步骤（Wald 检验） 总结不同层次的基因过滤 了解对数倍变化收缩 结果探索 默认情况下，DESeq2 使用 Wald 检验来识别在两个样本之间差异表达的基因。...在这种情况下，DESeq2 将根据水平的字母顺序选择您的基本因子水平。 首先，我们要评估 MOV10 过表达样本和对照样本之间的表达变化。...在许多方面，它可以像数据框一样对待（即在访问/子集数据时），但是重要的是要认识到下游步骤（如可视化）存在差异。...然而，因为我们正在对每个单独的基因进行测试，所以我们需要更正这些 p 值以进行多次测试。 结果中的 padj 列代表针对多重检验调整的 p 值，是结果中最重要的一列。...DESeq2 遗漏的基因满足以下三个过滤标准之一： 所有样本中计数为零的基因 如果在一行中，所有样本的计数均为零，则没有表达信息，因此不会测试这些基因。
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